一、性能指标与基本公式
在进行性能测试时，我们关注的主要性能指标包括：
1. TPS（Transactions Per Second）：即每秒事务数，衡量系统在单位时间内能够处理的事务数量。
2. 错误率：指在性能测试期间发生的错误请求或失败事务的比例。
3. 平均响应时间：在一定负载条件下系统处理请求所花费的平均时间。
4. CPU、内存、网络、磁盘等资源的使用情况。
5. JVM的FGC（Full GC）频率及耗时。
为了更准确地评估系统性能，我们可以参考以下基本公式：
- 并发数/线程数 ≈ TPS * 平均响应时间
- 总请求数 ≈ TPS * 测试执行时间
这些公式可以帮助我们估算在不同负载条件下的系统表现。
二、压力测试线程数的确定
以一个业务场景为例，假设在一个小时内有60万人的流量。根据二八定律，我们可以估计出在高峰时段（约12分钟）内的流量约为48万。因此，我们需要设置的每秒线程数约为667（48万 / (12 * 60)）。
三、寻找最大TPS、最大并发数、最佳并发数
1. 最大TPS的寻找：通过逐步增加并发用户数，观察系统的TPS。当TPS达到最大值后开始下降，此时找到最大TPS。
2. 最大并发数的寻找：逐步增加并发用户数，观察系统的性能指标。正确率达到预期（如：99.9%）、平均响应时间达到容忍界限（用户可容忍）的并发数。
3. 最佳并发数的寻找：逐步增加并发用户数，观察系统的性能指标。正确率达到预期（如：99.9%）、平均响应时间达到预期（用户满意）的并发数（且最大吞吐量对应的并发数。如果前后两个并发数间隔较大，吞吐量值差值较小，选择较大并发数作为最佳并发）。
四、压力测试的实施与结果分析
压力测试可以分为单场景和混合场景两种类型。对于单一场景的压力测试，通常运行时间为5分钟；而对于疲劳测试，则可以使用最佳并发连续加压3-5天。在实际操作中，我们需要根据具体情况来确定压测时间。
在执行压测任务时，需要注意以下几个问题：
1. 模拟生产环境：确保硬件资源配置和业务数据与实际生产环境相符。
2. 测试脚本编写：模拟真实场景操作，接口参数随机化。
3. 性能指标确认：明确支持的并发数、TPS目标和平均响应时间等要求。
完成压测后，可以通过查看结果树来判断接口是否成功调用；而聚合报告则会显示压测的整体结果。重点关注Samples（样本数）、Average（平均响应时间）、error（错误率）和Throughput（吞吐量）等关键指标。
五、总结
总的来说，性能测试是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素和方法。本文提供了一套完整的性能测试理论和实践指南，希望能帮助读者更好地理解和应用性能测试。在实际工作中，还需要根据实际情况进行调整和改进，以达到最佳的测试效果